[發明專利]一種基于密度的快速海面SAR圖像超像素分割方法

有效

• 申請號: 202110420778.8
• 申請日: 2021-04-19
• 公開（公告）號: CN113192078B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 李剛;王學謙;劉瑜;何友
• 申請（專利權）人: 清華大學;中國人民解放軍海軍航空大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 廖元秋

1.一種基于密度的快速海面SAR圖像超像素分割方法，其特征在于，該方法分為訓練階段和測試階段；在訓練階段，首先分別獲取多張尺寸相同的純凈雜波子圖像和純凈含海面目標的子圖像，計算每張子圖像的密度向量；然后基于所有子圖像的密度向量建立加權稀疏優化問題并求解，得到最優權重向量和最優偏差；在測試階段，獲取一張海面SAR圖像并劃分為多張子圖像，利用最優權重向量和最優偏差計算該海面SAR圖像每張子圖像對應的標簽，通過標簽判定該子圖像是否可能含有海面目標；最后對所有可能含有海面目標的子圖像進行超像素分割，得到該海面SAR圖像的最終超像素分割結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

1)訓練階段；

1-1)確定稀疏度K，確定尺度因子α∈(0,1)；

分別獲取Q₁張純凈雜波子圖像和Q₂張純凈含海面目標的子圖像，兩種子圖像尺寸大小相同，每張子圖像大小為M₁×M₂，其中M₁代表子圖像的長，M₂代表子圖像的寬；

設定圖像塊大小P₁×P₂，其中P₁代表圖像塊的長，P₂代表圖像塊的寬，P₁被M₁整除，P₂被M₂整除；

1-2)對于步驟1-1)獲取的純凈雜波子圖像和純凈含海面目標的子圖像，按照設定的圖像塊大小對每張子圖像進行劃分，計算每張子圖像中每個圖像塊的密度值；

對于任一子圖像，該子圖像中每個圖像塊的密度值計算表達式如下：

其中，ρ_i表示該子圖像中第i個圖像塊的密度值；i,j表示該子圖像中不同圖像塊的索引，N^(patc)表示該子圖像中圖像塊的數量，表示第i個圖像塊的平均灰度和第j個圖像塊的平均灰度差的絕對值，d^(c)為針對該子圖像的一個常數Indi(·)表示指示函數，當該函數輸入小于0時，其輸出值為1，否則為0；

1-3)利用步驟1-2)的結果，將每張子圖像中所有圖像塊的密度值從小到大進行排序，得到該子圖像的密度向量；

對任一子圖像，密度向量表達式如下：

其中

1-4)利用步驟1-3)的結果，建立以下加權稀疏優化問題：

其中，表示所有子圖像的密度向量的集合，表示第q個子圖像的密度向量，q＝1,…,Q，Q為子圖像的總數量，Q＝Q₁+Q₂；表示所有子圖像的標簽集合，表示第q個子圖像的標簽，其中表示第q個子圖像中含有海面目標，表示第q個子圖像中只有海雜波；Λ為一個Q×Q的對角矩陣，Λ中的第q個對角元素為表示第q張子圖像中海面目標的數量；表示權重向量，b＝b×1，b表示偏差，分別表示最優權重向量和最優偏差；

1-5)利用正交匹配追蹤算法求解對步驟1-4)的加權稀疏優化問題求解，得到最優權重向量和最優偏差；

2)測試階段；

2-1)獲取一張海面SAR圖像；設置超像素尺寸S；

2-2)將步驟2-1)的海面SAR圖像均勻地分割為M₁×M₂大小的多張子圖像；

2-3)對步驟2-2)得到的每張子圖像，按照設定的圖像塊大小P₁×P₂對每張子圖像進行劃分，計算每張子圖像中的每個圖像塊的密度值；

對于任一子圖像，該子圖像中每個圖像塊的密度值計算表達式如下：

2-4)利用步驟2-3)的結果，將每張子圖像中所有圖像塊的密度值從小到大進行排序，得到該子圖像的密度向量ρ；

2-5)利用步驟2-4)的結果，計算每張子圖像對應的標簽y,

然后對y進行判定：如果y＞0，則保留該標簽y對應的子圖像；如果y≤0，則刪除該標簽y對應的子圖像；

2-6)對于經過步驟2-5)保留的子圖像，對每張子圖像進行超像素分割，最終得到該子圖像的超像素分割結果；具體步驟如下：

2-6-1)對于經過步驟2-5)保留的子圖像，沿每張子圖像的水平和垂直方向，以間隔S，均勻地設置超像素中心；再將每個超像素中心移動至其8鄰域內具有最小梯度值的位置；設置κ_n＝+∞，表示每個像素與其對應的超像素中心的初始距離,其中n表示像素的索引值，n＝1,2,…,M₁×M₂；

2-6-2)對于每個超像素中心，將該超像素中心2S×2S鄰域內的每個像素依次作為當前像素，計算該當前像素與該超像素中心的距離，表達式如下：

其中，表示空間距離，(x₁,y₁)和(x₂,y₂)分別表示超像素中心和當前像素的空間位置，d^(inte)＝|δ₁-δ₂|表示灰度距離，δ₁,δ₂分別表示超像素中心和當前像素的灰度值，表示密度距離，分別表示超像素中心和當前像素的密度值；其中，將每個像素分別作為大小為1×1的圖像塊，利用式(3)計算超像素中心和當前像素的所對應圖像塊的密度值，得到

如果Dκ_n，則判定當前像素屬于該超像素中心，并更新κ_n＝D；否則判定當前像素不屬于該超像素中心；對所有當前像素判定完畢后，更新屬于每個超像素中心的像素集合；

2-6-3)利用步驟2-6-2)的結果，對于每個超像素中心，將屬于該超像素中心的像素集合中所有像素的空間位置、灰度、密度分別取平均值然后作為該超像素中心的更新后的空間位置、灰度、密度；

2-6-4)重復步驟2-6-2)至2-6-3)，直至到達重復次數上限T，屬于每個超像素中心的像素集合更新完畢；

2-6-5)采用最近鄰后處理方法對步驟2-6-4)的結果進行處理，得到經過步驟2-5)保留的所有子圖像中每個超像素中心對應的最終像素集合，該海面SAR圖像超像素分割完畢。